12个最佳数据科学工作流程的AI工具-Analytics Vidhya

介绍

在当今以数据为中心的世界中，利用先进的AI技术对于寻求竞争优势和提高效率的企业至关重要。一系列强大的工具使数据科学家，分析师和开发人员有效地建立，部署和管理机器学习模型。本文探讨了一些领先的AI工具和平台，这是现代数据科学工作流程不可或缺的一部分。

目录

• 基于云的平台
  • 亚马逊萨吉马人和基石
  • Google Cloud Vertex AI
  • Microsoft Azure机器学习工作室
• 机器学习和深度学习库/平台
  • 张量
  • 拥抱脸
  • Pytorch
  • Scikit-Learn
  • 方面
• AI可视化和报告的AI工具
  • Tableau
  • Power BI
• AI驱动的生产力工具
  • chatgpt
  • 困惑AI

基于云的平台

亚马逊萨吉马人和基石

Amazon Sagemaker提供了一项完全管理的服务，可为开发人员和数据科学家提供精简的创建，培训和部署机器学习模型。萨吉人的补充是亚马逊基岩，这是一项托管服务，可利用基础模型的生成AI应用程序的开发和扩展。

关键功能：

• ML工作流程的综合开发环境（IDE）。
• 自动化机器学习（AUTOML），用于自动化模型构建和培训。
• 集中式功能商店，用于有效的功能管理。
• CI/CD管道用于端到端ML工作流程自动化。
• 全面的模型调试，监视和分析工具。
• 用于高质量培训数据创建的数据标签服务。
• 访问生成AI任务的基础模型（Jurassic-2，GPT等）。

定价： SageMaker定价是基于用法的，包括计算，存储和实例时间，根据服务使用（培训，推理等）的不同层次。基岩定价由特定的基础模型和计算资源确定。

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Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI提供了一个统一的平台，用于构建，部署和管理机器学习模型。它简化了整个ML生命周期，从数据摄入和准备工作到建模培训，评估和部署。

关键功能：

• 自动化机器学习，用于高效高质量模型培训。
• 基于Jupyter的模型开发和实验环境。
• 连续模型监视和重新培训，以获得最佳性能。
• 功能存储用于管理和服务ML功能。
• 强大的ML管道创建，管理和监视工具。
• 与Google的数据仓库无缝数据集成。
• 建模可解释性和预测理解工具。

定价：顶点AI定价由各种组件（AI平台培训，预测，汽车）组成，其成本根据用户选择而变化。

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Microsoft Azure机器学习工作室

Microsoft Azure Machine Learning Studio是一种基于云的IDE，旨在构建，培训和部署机器学习模型。该平台为数据科学家和开发人员提供了一个协作，低编码的环境。

关键功能：

• 简化模型创建的可视接口。
• 自动化算法和超参数选择。
• 与Azure Services（Azure Data Lake，Databricks，SQL数据库）无缝集成。
• 使用Jupyter笔记本电脑的协作开发。
• 用于模型管理，部署和监视的集成工具。
• 支持TensorFlow，Pytorch，Scikit-Learn等。
• 可扩展的计算利用Azure的云基础架构。

定价： A​​zure Machine Learning Studio采用付费模型，仅向用户收取消费资源（虚拟机，存储，计算时间）的费用，并提供各种定价层和折扣。

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机器学习和深度学习库/平台

张量

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于构建，培训和部署机器学习模型，尤其是深度学习模型。从研究到生产部署，它都可以满足广泛的应用。

关键功能：

• 包括TensorFlow Core，TensorFlow Lite，TensorFlow Extended（TFX）和TensorFlow.js。
• 支持急切的执行和图形模式。
• 提供高级API（KERAS）和低级API进行自定义。
• 用于在各种平台（云，移动，Web，IoT）中部署模型的工具。
• 广泛的文档，教程和充满活力的社区。
• 模型培训可视化工具。

价格：张量流是免费的和开源的。成本与用于培训和部署的计算资源（GPU，TPU）相关，通常通过GCP等云服务进行管理。

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拥抱脸

拥抱面是一个专注于自然语言处理（NLP）和变压器模型的领先平台。它提供了流行的开源变压器库，为各种NLP任务和协作模型共享平台提供了预训练的模型。

关键功能：

• 访问各种NLP任务的最先进的预训练模型。
• 发现，共享和部署模型的平台。
• 收集用于模型培训和评估的数据集。
• 用于生产模型部署的用户友好的API。
• 简化的模型培训和微调。
• 用于文本预处理的高效令牌化工具。

定价：拥抱面提供免费计划和付费计划，带薪计划提供了诸如私人模型，加速推理和高级支持之类的功能。

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Pytorch

Pytorch是由Meta AI研究开发的开源机器学习库，由于其灵活性和易用性，在深度学习中广泛使用。

关键功能：

• 直观且灵活的模型构建。
• 用于计算机视觉和NLP的Torchvision和TorchText等库。
• 与Numpy和Scipy的无缝集成。
• GPU加速度用于更快的计算。
• 有丰富的教程和资源的强大社区支持。
• ONNX支持模型导出和互操作性。

价格： Pytorch是免费的和开源的。成本与用于模型培训和部署的计算资源（GPU/TPU实例）有关。

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Scikit-Learn

Scikit-Learn是一种广泛使用的开源Python机器学习库，提供了一系列用于分类，回归和聚类的算法。它建立在numpy，scipy和matplotlib上。

关键功能：

• 用于数据挖掘和分析的多功能算法。
• 用于各种机器学习任务的用户友好的API。
• 全面的文档和API参考。
• 用于分类，回归，聚类和降低维度的算法。
• 交叉验证，网格搜索和性能评估的工具。
• 与其他Python库（Pandas，Matplotlib）的无缝集成。

价格： Scikit-Learn是免费的和开源的。成本与运行库所需的计算资源有关。

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方面

Polars是Rust和Python的高性能，多线程数据框库，旨在有效的大数据库处理，作为PANDAS的更快替代品。

关键功能：

• 多线程执行以进行速度优化。
• 低内存开销，用于处理大型数据集。
• 懒惰计算以改进性能。
• 像熊猫一样的API，易于使用。

定价： Polars是免费的和开源的。成本完全与用于数据处理的计算资源有关。

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AI可视化和报告的AI工具

Tableau

Tableau是一种领先的数据可视化和商业智能工具，使用户能够有效地可视化和了解其数据。它有助于创建交互式仪表板，以进行数据分析和洞察力生成。

关键功能：

• 创建交互式和视觉上吸引人的仪表板。
• 连接到各种数据源（数据库，电子表格，云服务）。
• 数据清洁，混合和转换工具。
• 内置分析（趋势线，预测，统计摘要）。
• 通过Tableau Server/Online共享仪表板共享和协作。
• 移动仪表板访问。
• 与R和Python集成进行高级分析。

定价： Tableau提供了各种定价计划，包括免费的公共选择和个人和企业用户的分层订阅计划。

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Power BI

Microsoft Power BI是一项业务分析服务，提供交互式可视化和商业智能功能。它具有用于报告和仪表板创建的用户友好界面。

关键功能：

• 交互式仪表板并报告创建和分发。
• 连接到各种数据源（云服务，Excel，SQL数据库）。
• 电源查询和DAX的高级数据建模。
• 集成的机器学习和AI，以进行预测和见解。
• 通过共享仪表板和报告实时协作。
• 移动访问权力BI报告。

定价： Power BI为个人和企业用户提供免费的桌面版本和各种订阅计划。

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AI驱动的生产力工具

chatgpt

openai的AI语言模型Chatgpt彻底改变了各种应用程序，包括对话AI，内容生成等。

关键功能：

• 跨不同主题的文本理解和产生。
• 内容创建援助（文章，摘要）。
• 代码编写和调试协助。
• 专门应用程序进行微调。

定价：提供免费和付费订阅层。

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困惑AI

困惑AI是一种AI聊天机器人，旨在以对话方式回答问题并提供信息，利用高级NLP来查询理解和响应生成。

关键功能：

• 对用户查询的准确答案。
• 自然而互动的对话参与。
• 集成到网站，应用程序和平台中。
• 利用各种数据源来综合答案。
• 定制特定业务需求。

定价：通常根据客户需求和用法提供自定义定价。

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结论

数据科学不断发展的景观为从业者提供了越来越强大且通用的工具和平台。这些AI驱动的工具为各种数据科学任务提供了全面的解决方案，包括模型构建，部署，数据可视化和生产率提高。通过选择工具的最佳组合，组织可以显着增强其数据科学工作流程，从而改善洞察力，简化过程以及在数据驱动的计划中取得更大的成功。

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